📌 如何集成多个 NLMs？

1️⃣ LLM + 强化学习（RL）

🔹 功能：   ✅ LLM 解析用户问题，提供量子计算知识基础   ✅ RL 记录用户学习习惯，动态优化学习路径   ✅ RL 在量子计算搜索中提高 Grover 算法效率

🔹 示例应用：   📌 学生提问："如何运行 Shor 算法？"   ➡ LLM 解释算法原理   ➡ RL 观察学习行为并推荐适合的代码示例

2️⃣ LLM + 计算机视觉（CV）

🔹 功能：   ✅ 根据用户文本描述，自动生成量子计算图像   ✅ 用布洛赫球、量子电路可视化解释复杂理论   ✅ 识别手写公式并转换为计算机代码

🔹 示例应用：   📌 学生输入："生成一个量子电路图"   ➡ LLM 解析需求   ➡ CV AI 生成交互式电路图

3️⃣ LLM + 代码生成 AI

🔹 功能：   ✅ 从数学公式自动转换为 Qiskit / Cirq 代码   ✅ 纠正量子代码错误，提高计算效率

🔹 示例应用：   📌 学生输入："创建一个量子态 |ψ⟩ = α|0⟩ + β|1⟩ 的 Qiskit 代码"   ➡ LLM 解析数学公式   ➡ Code AI 生成相应 Python 代码

4️⃣ LLM + 物理模拟 AI（Graph ML）

🔹 功能：   ✅ 处理量子系统建模，优化计算仿真   ✅ 识别并纠正量子纠错码的误差

🔹 示例应用：   📌 学生输入："模拟量子隧穿效应"   ➡ LLM 解释物理背景   ➡ Graph AI 运行仿真并展示结果

5️⃣ LLM + 语音 AI（TTS/ASR）

🔹 功能：   ✅ 提供语音教学，支持实时 AI 讲解   ✅ 语音识别并转换为文本，方便交互

🔹 示例应用：   📌 学生用语音提问："如何进行量子测量？"   ➡ 语音 AI 转换成文本   ➡ LLM 解析问题并回答

🔹 结论

集成多个 NLMs 使 AI 教育系统更强大、更智能： ✅ LLM 作为核心逻辑处理 → 解析用户文本需求   ✅ 强化学习 AI 优化学习路径 → 根据用户习惯调整教学方案   ✅ 计算机视觉 AI 提供可视化解释 → 让复杂量子理论更直观   ✅ 代码生成 AI 提高编程能力 → 自动生成 Qiskit 代码   ✅ 物理模拟 AI 处理复杂计算 → 提供量子实验仿真   ✅ 语音 AI 增强人机交互 → 让学习更自然流畅